传统电力用户行为分析方法

2024-07-21 11:55:23 261次

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2024-07-21 11:55:23

电力用户行为分析方法有很多，不仅限于传统的数据采集、用户分类和关联分析等环节的关键技术。此外，电力用户行为模型也是一个重要的研究工具，它剖析了用户行为的基本组成部分，包括行为主体、行为环境、行为手段、行为模式和行为效用，并进一步延拓为集群行为和预见行为。

另外，一种有效的电力用户用电特征选择与行为画像方法也得到了提出。这种方法首先通过构造聚合回报指标实现了最优分类数目的自动确定，然后在此基础上完成k-means聚类；之后将最大相关最小冗余准则应用于电力用户用电特征选取，通过遍历法求得优质特征集；最后采用打分制对优质特征进行量化，并通过雷达图和柱状图等方式展示，从而实现了用户用电行为画像。

以上这些方法都可以帮助更好地理解电力用户的用电行为，从而优化供电策略，提高能源利用效率。

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2024-07-21 11:55:23

电力用户行为分析

通过大数据平台,运用客户用电行为分析模型，根据客户前六个月的用电和缴欠费等情况，挖掘客户用电行为特征，识别高价值客户和高风险欠费客户。针对传统用电行为分析过程中，定量特征分析工具匮乏、客户细分深度不足，导致分析结果精确度、颗粒度和针对性不高等问题，依托大数据平台，在国网系统开展基于大数据挖掘的客户用电行为分析，推进客户细分管理、欠费和用电风险有效预测、移峰填谷科学管理，实现科学的客户认知、风险管理、个性化营销和服务，促进服务质量和防范风险能力的不断提升。

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